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马斯克：我们造出了世界上最好的自动驾驶芯片！

百家作者：硅谷洞察 2019-04-23 00:03:31

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就在特斯拉Model S上海自燃事件刚发生，特斯拉的投资者见面日如约在硅谷时间22日（周一）上午11点举行了。其实，此前已经改过一次发布会时间了，原定的是硅谷时间19日。

马斯克和以往一样姗姗来迟，结果让 40000 人看了半小时特斯拉广告片：无论是雪地、山地开，还是城市里转悠，再加上一些特斯拉工厂、特斯拉拉着台大飞机，但很可惜，看了半小时还没停止，……而且是重复放！

毫无疑问，就像特斯拉跟媒体宣传的一样，今天虽然是投资者日，但是特斯拉希望像在场的投资者，以及直播后面的观众们，展示它最新的自动驾驶功能。更准确说是：完全自动驾驶功能（Full-Self-Driving System），简称 FSD。

所以，特斯拉到底有多 “自动驾驶”？所谓的“全自动驾驶”，是如何实现的呢？第一时间带你来看！

硬件：“我们开发的自动驾驶芯片，世界上最强”

第一个问题，特斯拉到底声称的“完全自动驾驶功能”是如何实现的？毫无疑问，硬件+软件，两块缺一不可。

用马斯克自己的话总结就是：“特斯拉在其自动驾驶软件和硬件的开发方面取得了重大进展，包括我们的 FSD 计算机，该计算机目前已投入生产，并将通过未来的软件更新，实现全自动驾驶”。

首先，上台正式介绍的是特斯拉的硬件工程副总裁 Pete Bannon，果不其然，他介绍了特斯拉的最新成果——自动驾驶计算机系统，以及自动驾驶芯片。

在 Pete 出场之前，马斯克曾介绍 Peter 此前在苹果负责过 iPhone 5 芯片的开发，如今他担任特斯拉的芯片架构师。

按照 Peter 说法，2016年2月，他成为打造特斯拉专属自动驾驶芯片团队的第一位雇佣的员工，到2018年7月，特斯拉专属的自动驾驶芯片进行全面生产，前后不到三年。Pete 在描述这款全自动驾驶系统及芯片的开发时间表时，甚至毫不犹豫说 “这是我见过的最快的系统开发计划”。

先来些具体参数：这个全自动驾驶电脑系统完成 144 TOPS（万亿次运算/秒），这是与英伟达为自动驾驶打造的 Drive Xavier 芯片的 21 TOPS 的理论性能相比的。

（截图自视频）

按照 Pete 介绍，在这个电脑系统里，它包含两个完全独立的全自动驾驶（FSD）包，这一蓝一绿两台芯片组上的神经网络，会交换关于驾驶计划的各自独立的版本，“它们会确保只有在独立得出的结果相同时，才会行动并驾驶汽车，以确保安全。”

（截图自视频，在上面，有两块很明显的芯片）

虽然，可能略显多余，但此举是为了确保自动驾驶系统的正常运作，以及保证安全性。马斯克补充到，“这意味着任何一部分即使可能失败，但汽车仍将继续前行。”

毫无疑问，最大亮点就是上面加载的这款自动驾驶芯片了。

（左为芯片外表，右为芯片内部）

用 Pete 的话说，芯片最大的亮点，莫过于新芯片上的神经网络执行器，它可以处理来自特斯拉车身8个不断运行的摄像头，每秒大约2100帧的输入图像，相当于每秒25亿像素。Pete 认为，这已经足以覆盖日常行车当中对图像的更多需求了。

那么放到现实世界中的特斯拉来说，到底意味着什么呢？Pete 表示，自动驾驶硬件3.0版是“世界上最先进的自动驾驶计算机” ，与上一代硬件相比，它的功耗提高了大约1.25，整体成本降低了80％。马斯克补充表示，FSD 每英里的功耗约为250瓦。

这个数字是个什么概念？丰田研究所负责人Gill Pratt 接受 IEEE Spectrum 采访时透露，人类大脑的功耗只有50瓦，但真正留给驾驶时的功耗，大约是10瓦，然而，大部分的自动驾驶系统功耗可以高达几千瓦。

在今天的发布会上，特斯拉已经确认，这款全新打造的自动驾驶计算机，已经正式投入到现有 Model 3、Model S 以及 Model X 的生产当中。

“所有特斯拉汽车现在已经拥有实现自动驾驶所需的一切，你所要做的就是更新软件。” 马斯克说。

那么，到底软件方面的更新如何了呢？

AI：通过神经网络，教特斯拉像人一样思考

如果说 Pete 介绍的芯片部分，是在特斯拉上运行神经网路（neural networks）的硬件基础，特斯拉 AI 高级主管 Andrej Karpathy 的团队，则负责训练这些神经网络，包括数据收集、训练神经网络本身（neural network training）等。

举个例子，不论是特斯拉采用的8个摄像头+12个声呐的系统、还是马斯克一有机会就冷嘲热讽、极尽挖苦的 Lidar 系统（激光雷达），都是车的 “眼睛” —— 感官系统。而其 AI 系统则是特斯拉的大脑：感观系统收集好信息后，大脑根据这些信息作出判断。

马路上供感观系统收集的信号多种多样：比如车道线、交通标志、红绿灯、路障、行人、路上的大坑、甚至随风飘舞的塑料袋…...对于自动驾驶汽车来说，都需要其大脑明白这些东西是什么，再做出相应决定。让机器明白一件物体是什么都很难 —— 对他们来说，都是一串串的像素。而正确识别、做出判断，保证驾驶者安全，则更极具挑战性。

怎么训练这个大脑呢？正如人类的大脑有神经网络，Karpathy 团队的任务就是通过输入海量数据和例子，通过反复学习反复纠错，把特斯拉 AI 的人工神经网络在 “开车” 这个场景里，训练成类似人类大脑。

比如，他们在看到 “车道线” 后，就标记出 “长这样的是车道线”。下次特斯拉再看到长得像车道线，就能明白那些白色或黄色的线条是什么。

现在，全球各地特斯拉用户驾驶的特斯拉汽车们，就能变成一个一个特斯拉用以收集数据的节点，而特斯拉的系统就可以训练这些收集来的数据。当特斯拉驾驶者开到一条新路上时，新的数据就会被加载到特斯拉的 AI 系统里，进一步训练特斯拉的 Autopilot 自动驾驶系统，使特斯拉能解锁一项黑科技级别的新功能：路径预测（path prediction）。

也就是说，特斯拉的 AI 系统能够聪明到，在面对一条从未见过的道路时，特斯拉能够根据已有的数据及训练结果，非常准确地预测出这条全新道路的走向 —— 就怕在场投资者没听到这句话，马斯克把它重复了足足三遍。

在发布会中 Karpathy 反复强调，“来自真实生活里的数据无可取代。”

虽然特斯拉也运用大量的模拟场景对其自动驾驶系统进行训练，但模拟场景再怎么模拟，也不可能完全模拟出现实生活中及其复杂、及其无法预测的道路情况，因此过于依赖用模拟场景训练自动驾驶系统，就像 “自己批改自己的作业一样”。说到这儿，站在旁边的马斯克忍不住补充说，创造出能完全模拟真实世界的模拟环境是 “绝对不可能的”。

因此，Karpathy 认为收集大量真实数据是提高自动驾驶系统判断能力的关键，“数据越多越好”，而特斯拉全球的用户，则让他们依靠大量、多种多样、系统自动标记的真实数据，远远地把竞争对手甩在了身后。

而且，其 AI 还会自我检查：其 Shadow Mode （影子模式），会在后台把自己做出的判断和真实发生的情况做对比，看是否一致，如果不一致则会自我纠正。

很可惜，直到最后关于硬软件环节结束，我们还没有真正意义上从特斯拉的高层口中得知，到底特斯拉现阶段所谓实现的“全自动驾驶”功能，是哪一个级别。如果按照美国汽车工程师学会（SAE）对现有自动驾驶级别划分的话，是最高的 Level 5，还是 Level 4 呢？Level4 的话，至少意味着该车可以在某些条件下处理驾驶的所有方面，而无需人为干预。

在投资者路演日之前，福布斯杂志就报道认为，即使是新的FSD取代旧硬件，也并不会立即让特斯拉的汽车成为真正的Level 5自动驾驶汽车。

事实上，Techcrunch和多家媒体，乃至硅谷洞察此前的报道都指出，特斯拉目前更像是 Level2 级别，是比当今大多数其他车辆更先进的驾驶员辅助系统，但并非“自动驾驶系统”。

马斯克：谁用激光雷达谁完蛋！

如果说，今天现场马斯克状态总感觉有点“拘束”的话，那谈到摄像头派，和 Lidar 派（激光雷达）时，马斯克则屡次 “语出惊人”，放飞自我。

先简单普及一下，跟传统的汽车制造相比，自动驾驶汽车有特定的软硬件技术需求。以特斯拉为代表的造车公司，传感器就是以视觉技术为主导的，主要通过摄像头+毫米波雷达的组合实现相关功能，相对更经济、性价比高一些。而像谷歌 Waymo、百度等致力于无人驾驶汽车公司，则以激光雷达为主导，相对成本较高，但在精度上更胜一筹。

（Lidar 眼中的世界，图自 Ars Technica）

可以说，目前绝大多数致力于自动驾驶汽车的公司，采用的都是激光雷达。当然，激光雷达也有不足，比如无法区分颜色，红绿灯在它眼里看来就没什么区别。

在现场投资人提问环节，不可避免地提到了激光雷达的好处，以及摄像头流派所面临的难题：那就是雨雪天气，路况不好时，摄像头如何避免精度不高的问题。

对此，马斯克的回答是，虽然雨雪天的确会增加驾驶难度，比如路牌被雪遮住一部分，但人类通过视觉能做出判断，并且相对安全地驾驶，那么经过大量充分训练的神经网络同样也可以做到，并非一定要靠 Lidar。

用马斯克的话说，“（在汽车上放）激光雷达就是一个傻瓜”（a fools errand），甚至在发布会上发狠话说，自动驾驶行业谁寄希望于 Lidar、谁就一定会完蛋（doomed）！因为激光雷达昂贵、不必要，也很荒谬，注定要让人失望。

在发布会最后，马斯克也顺势提出了 Robotaxi 的概念，即特斯拉的机器人汽车。马斯克说，从2016年起，就在讨论机器人汽车的概念。

如今，马斯克再次确认，Model 3和 Model S 有望用作出租车，从 2020年投入使用。而且，他还号召司机们加入“特斯拉网络”（Tesla Network），要么将自己的车提交给车队运营，要么允许自己的车加入特斯拉网络运营。马斯克认为，这更像是 “Uber和Airbnb之间的组合”。

为什么 Robotaxi 有必要呢？马斯克说，今天每英里乘客乘坐的平均成本约为2至3美元，而用机器人将花费不到 0.18 美元，能大大降低出行成本。除了乘客之外，拥有 Robotaxi 或加入特斯拉网络的司机，每年可以获利 3 万美元。

到明年年中，马斯克表示，将有超过一百万辆特斯拉汽车在路上使用全自动驾驶硬件，这意味着届时将有 100 万台 Robotaxi 的潜力。

“任何非电动的机器人出租车都没有竞争力的”。这也是马斯克在谈到 Robotaxi 放出的狠话。

当然，不放一两句狠话就不是埃隆•马斯克了。如果说今天的发布会略显沉闷的话，那么，让人印象深刻的可能就是马斯克除了说 “谁用 Lidar 谁完蛋”之外，更对其他自动驾驶汽车厂商大摆擂台称：“都 2019 年了，还没有一辆车能赶上特斯拉在 2012 年推出的车，有本事快来挑战我们呀！我们等着呢。”

不过，结束后我们观察了一下特斯拉今天的股价表现，华尔街似乎并不买账他这份傲娇。或许华尔街投资人需要听完两天后的特斯拉第一季度财报，再做出决定？

对了，马斯克最后还宣布，特斯拉新的电池组将于明年投入生产，能运行大约100万英里（1million miles），如今的电池组大约运行30-50万英里。

马斯克兄，电池除了怎么让车走得更远之外，还考虑考虑电池如何不自燃呗？

你觉得整场下来，特斯拉的“全自动驾驶”功能如何？实现了你对全自动驾驶的期待了吗？欢迎留言讨论。

封面图自网络，版权属于原作者